인터뷰 결과는 어떻게 분석해야 할까 ① 키워드 추출하기

안녕하세요, IT 판에 굴러들어 온 리서처, GULEE입니다.

설문조사와 같은 정량 조사는 통계분석 후 숫자를 보면 명확하지만 정성 조사 결과는 분석하기가 매우 어렵습니다. 사실 제가 정성 조사 결과를 분석하는 모든 방법을 아는 것은 아닙니다. 하지만 일하면서 선배들에게 배우고 제가 나름대로 터득한 방법이 있어 그것들을 공유해보려고 합니다.

인터뷰 결과 분석의 핵심은 키워드 추출과 그루핑입니다. 키워드는 한 명의 고객이 말한 내용에서 중요한 단어를 의미하며, 그루핑은 서비스 프로세스 혹은 고객 특성별로 유사한 것들끼리 묶는 것입니다.

하지만 인터뷰를 진행하고 녹취록을 작성해놓았다고 해서 분석이 저절로 되는 것은 아닙니다(된다면 얼마나 좋을까요...). 사실 결과 분석은 인터뷰 진행 중에 노트 테이킹(필기)을 할 때부터 시작됩니다.

1. 노트 테이킹 하는 방법

먼저 노트 테이킹을 작성할 때 일종의 양식을 사전에 준비합니다. 저는 주로 엑셀을 사용하고, 가이드라인의 질문을 가장 좌측 열에 세로로 쭈욱 작성하고, 첫 행에 가로로 고객명과 특성을 요약해 놓습니다.

이 양식으로 인터뷰 내용을 정리하면 같은 항목에서 고객별로 공통점과 차이점을 볼 수 있습니다. 그리고 인터뷰를 진행하다 보면 진행자가 질문 순서를 다르게 할 때가 있는데, 양식을 미리 숙지하면 당황하지 않고 제 자리에 찾아서 정리할 수도 있습니다.

고객 특성은 인구통계학적 특성(성별, 연령, 직업)과 서비스 이용 행태와 연관성이 높은 특성을 정리합니다. 특성을 기입해 놓으면 고객의 응답 내용이 어디에서 비롯되는지 알 수도 있습니다.
예를 들어, 아래 내용에서는 다다다, 라라라 고객은 월 쇼핑 금액도 적고 쇼핑 주기도 긴 편입니다. 아마도 대학생과 프리랜서라는 직업적 특성이 소득과 연관되었을 가능성이 있습니다(물론 진짜 그런 것인지는 추가적으로 확인해야 합니다). 인터뷰 중에 이러한 내용을 발견하게 되면, 쇼핑을 잘하지 않는 이유를 추가적으로 물어볼 수 있습니다. 쇼핑 자체에 관심이 없는 것인지, 경제적 이슈로 예산을 줄이는 것인지를 말입니다.

인터뷰 노트테이킹(필기) 예시

2. 키워드 추출하기

인터뷰를 마치고 녹취록과 노트 테이킹을 함께 보면서 키워드를 추출합니다. 이때 중요한 것은 고객이 말한 내용을 나만의 언어로 바꾸는 것입니다. 장황하고 추상적인 말을 구체적으로 정의함으로써 의미를 명확하게 하는 것입니다.
즉, 추상적인 개념이나 용어를 측정이 가능하도록 의미를 부여하는 "조작적 정의"가 필요합니다.

따라서 숫자로 분석할 수 없는 인터뷰에서 키워드를 추출함으로써 빈도와 같은 정량적 분석으로 접근할 수 있는 것입니다. 이렇게 줄줄이 글과 말로 되어있는 인터뷰 결과를 가시적으로 바꾸어주면 분석하기가 훨씬 용이해집니다. 그리고 분석 결과는 다른 사람들과 공유해야 하므로 나만의 언어이되 다른 사람들도 이해할 수 있어야 좋습니다.

아래를 보시면 키워드에 해당하는 부분을 빨간색으로 표시해보았습니다. 제가 만약 키워드를 추출한다면
1) 혜택 - 쿠폰, 포인트, 카드사, 등급/구독
2) 최저가
3) UI/UX
4) 기타 - 정보 획득, 기사용 서비스로 하겠습니다.

그래서 어플 별로 어떤 특성이 있는지(예, A어플 - 쿠폰, 포인트 적립 , 카드사 혜택 ↑ / B어플 - 구독 혜택 ↓이지만 등급 혜택은 ↑) 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
혹은 고객 특성별로(예, 쇼핑 Heavy user인 가가가와 나나나 고객 - 쇼핑 어플 KBF(Key Buying Factor)는 혜택(쿠폰, 포인트) 임) 분석할 수도 있습니다.

인터뷰 키워드 분석 예시

가장 좋은 것은 이렇게 인터뷰 내용을 하나씩 뜯어보면서 분석하는 것이지만, 이 방법이 너무 어려울 때 제가 썼던 무식한(?) 꼼수가 있습니다.

무식하게 키워드 추출하기

바로 엑셀에서 텍스트 나누기로 단어를 추출하고 피벗테이블로 빈도수를 확인하는 것입니다.

예를 들어 가가가 고객의 '주 사용 이유'와 '비사용 이유'를 구분 기호(공백) 기준으로 텍스트 나누기를 하면 아래와 같이 나타납니다. 아주 깔끔하진 않지만 '쿠폰을, 싼, 화면도, 구독했었는데, 쿠폰도, 포인트' 이러한 문구들이 눈에 띕니다.
저는 이렇게 나누어진 것들을 모두 모아서 피벗테이블을 적용하면 줄글 상태를 볼 때보단 비교적 키워드를 찾기 쉬웠습니다.물론 고객 수가 너무 많거나, 인터뷰 내용이 많을 때는 이 방법도 복잡해 보일 수 있습니다. 하지만 너무 찾기 힘들 때는 이런 방법도 있으니 시도해보셔도 좋겠습니다!

엑셀 텍스트 나누기 예시

글을 쓰면서 찾아보니, 최근에는 엑셀 파워 쿼리나 파이썬으로도 키워드 추출이 가능한 것 같더라고요. 활용 가능하신 분들은 아래와 같은 내용들 찾아보시면 도움이 될 것 같습니다.

[엑셀 파워 쿼리로 키워드 분석]
https://www.youtube.com/watch?v=G34HdAdrgRM

[파이썬으로 키워드 추출, 빈도 분석]
https://bit.ly/3WQKbx7

고객 리서치를 진행하면 결과 분석에서 가장 어려움을 겪는다고 알고 있습니다. 특히 인터뷰는 정량 데이터가 아니기 때문에 더욱 힘들지요. 제 글에서 조금이라도 힌트를 얻어가시길 바라며, 다음 글에서는 결과 분석을 위한 그루핑(grouping)에 대해 이야기해보겠습니다.

감사합니다.